SuggestArr

SuggestArr est une plateforme d'automatisation de médias open-source avec plus de 1 100 étoiles GitHub qui comble le fossé entre ce que vous regardez et ce qui est ajouté à votre bibliothèque multimédia auto-hébergée. Il se connecte à votre serveur multimédia Jellyfin, Plex ou Emby, analyse l'historique de visionnage récent de chaque utilisateur et utilise l'API de The Movie Database (TMDb) pour trouver des titres similaires — puis soumet automatiquement ces titres comme demandes de téléchargement à votre instance Seer. L'ensemble du cycle de recommandation-demande s'exécute sans surveillance selon un calendrier cron configurable, transformant un flux de travail manuel quotidien en un service d'arrière-plan entièrement automatisé.

Cas d'utilisation courants

Les opérateurs de laboratoires à domicile avec une bibliothèque Jellyfin ou Plex utilisent SuggestArr pour que leur collection s'enrichisse automatiquement en fonction des habitudes de visionnage réelles, sans avoir à parcourir manuellement Seer chaque jour à la recherche de quelque chose de similaire à regarder ensuite. Les familles avec des serveurs Plex partagés dirigent SuggestArr vers des comptes d'utilisateurs spécifiques afin que chaque membre du foyer reçoive des recommandations basées sur son propre historique de visionnage plutôt que sur la moyenne de la bibliothèque partagée. Les utilisateurs avancés activent le mode IA pour connecter SuggestArr à une instance Ollama locale, obtenant des recommandations personnalisées avec des explications et la possibilité de rechercher avec des requêtes en langage naturel au lieu de la correspondance par mots-clés. Les utilisateurs qui ont accumulé un grand nombre de titres en attente utilisent les filtres de contenu pour exclure les genres, les titres mal notés, les sorties récentes ou le contenu déjà disponible sur leurs abonnements de streaming — en gardant la file d'attente des demandes axée sur des ajouts véritablement nouveaux.

Fonctionnalités clés

• Ingestion de l'historique de visionnage depuis Jellyfin, Plex et Emby avec ciblage par utilisateur
• Correspondance de similarité basée sur TMDb pour les films et les émissions de télévision avec des limites de résultats configurables
• Soumission automatisée des demandes à Seer (anciennement Overseerr/Jellyseerr) selon un calendrier cron
• Filtres de contenu : exclusion par genre, évaluation, année de sortie, langue et disponibilité du service de streaming
• Moteur de recommandation IA optionnel utilisant OpenAI, Ollama, Gemini, LiteLLM ou OpenRouter
• Recherche de médias en langage naturel alimentée par l'intégration LLM (bêta)
• Tableau de bord web avec visionneuse de journaux filtrés en temps réel pour la surveillance des exécutions d'automatisation
• Assistant de configuration de première visite : toutes les clés API et les connexions de service configurées dans l'interface utilisateur après le déploiement
• SQLite par défaut avec PostgreSQL ou MySQL en option pour les déploiements multi-utilisateurs plus importants
• Points de terminaison de santé prêts pour Kubernetes : sonde de liveness à /api/health/live et sonde de readiness à /api/health/ready

Pourquoi déployer SuggestArr sur un VPS Hostinger

SuggestArr est conçu pour fonctionner comme un service d'arrière-plan persistant et toujours actif — il doit être en ligne à intervalles réguliers pour récupérer l'historique de visionnage et soumettre des demandes, ce qui le rend inadapté à une exécution sur un ordinateur de bureau ou portable qui est régulièrement éteint. Un VPS Hostinger offre la disponibilité permanente requise par l'automatisation, avec suffisamment de

ressources pour gérer les appels API périodiques de TMDb et LLM sans impacter les autres services auto-hébergés. Toute la logique de recommandation et les données d'historique de visionnage restent sur votre propre infrastructure plutôt que d'être traitées par un service hébergé. Comme SuggestArr utilise SQLite par défaut, l'ensemble du déploiement est un conteneur unique avec un seul volume nommé — facile à sauvegarder et suffisamment léger pour fonctionner aux côtés de votre pile Jellyfin, Plex ou Seer existante sans allocation de ressources dédiée. Associer SuggestArr à une instance Seer co-hébergée sur le même VPS élimine la latence inter-services et maintient tout le trafic de recommandation en local.